书目详细信息
： 图像处理与脉冲耦合神经网络:基于Python的实现
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-118-11171-2:CNY78.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 图像处理与脉冲耦合神经网络/.(美)托马斯·林德布拉德, 詹森·金赛著/.Thomas Lindblad, Jason M. Kinser/.徐光柱, 马义德, 雷帮军译 |
| 出版发行项： | 北京:,国防工业出版社:,2017.01 |
| 载体形态项： | xvi, 191页, [11] 页图版:;+图 (部分彩图):;+27cm |
| 丛编项： | 计算机视觉译丛 |
| 一般附注： | 装备科技译著出版基金 本书由国家自然科学基金项目“脉冲耦合神经网络中的可靠信息传播机制研究”(61402259), 国家自然科学基金项目 (61272236, 61175012, U1401252), 三峡大学青年拔尖人才培育计划项目 (KJ2014H001), 三峡库区生态环境教育部工程研究中心开放基金项目 (KF2015-10), 湖北省自然科学基金创新群体项目“面向水库库岸滑坡识别与变形监测的多尺度智能视觉相关技术研究”(2015CFA025) 联合资助 |
| 提要文摘： | 本书对多种生物模型的起源及特点进行了分析, 并详述了PCNN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PCNN与ICM模型为基础, 全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。本书内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。 |
| 题名主题： | 人工神经网络 图象处理 |
| 中图分类： | TP183 |
| 个人名称等同： | 林德布拉德 著 |
| 个人名称等同： | 金赛 著 |
| 个人名称次要： | 徐光柱, 译 |
| 个人名称次要： | 马义德, 译 |
| 个人名称次要： | 雷帮军, 译 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20191114 |